•••4••• Innovationen Controlling production processes Fraunhofer IPT develops intelligent and flexible 5G edge cloud architecture Gaining a direct insight into the production process, recognizing maintenance requirements and failure risks in good time, and converting the information into a targeted and adaptive process control system – these are the goals of the “5GSensPRO” research project. One solution promises to be the development of a flexible control system with 5G mobile communications technology for the connection between sensor technology and machine control. The central element is a so-called “5G Edge Computing Device”, a combination of sensor, data processing and radio unit, which is attached directly to the component and integrated into the manufacturing process. The 5G Edge Computing Device is able to process sensor data before it is transmitted and, for the first time, fully connect it to the production machine via 5G. Sensor and machine data can also be accessed remotely via augmented reality visualization using a tablet or smartphone and used for direct quality monitoring. 5G transmission for real-time control of machining processes The combination of 5G and intelligent sensor technology allows data processing in the millisecond range even for complex movements of the component and machine. The data is already pre-processed in the 5G Edge Computing Device so that only relevant process data is transmitted. In combination with 5G, this not only opens up new possibilities for real-time control of highly dynamic processes. If the data is stored in the cloud, it can be mapped there in the form of a digital twin and included in long-term analyses. This allows the processes to be further optimized in various ways. An application example: Adaptive control of a milling process in turbomachinery engineering. The project team tested the function of the 5G-based control architecture using the example of the production of a BLISK component for turbomachinery construction: The 5G Edge Computing Device was mounted directly next to the component. The device records process data such as vibration or temperature directly on the component, processes it itself in advance and sends the “refined” data with 5G in real time to a control unit in the machine cabinet, which monitors and controls the process. For visual ization of the manufacturing process, the data is also sent to a local computing unit, the so-called edge cloud, and stored for further data analysis. This example application shows how 5G can be actively used as a control path for a production process in combination with edge cloud. During the research work in the 5GSensPro project, it was also possible to gain initial experience with the complete and direct connection of a production machine via 5G. “The 5G-based architecture presented exemplifies how decentralized edge components and central cloud systems complement each other in a modular approach. Thus we succeed in making production even more flexible and smarter, as demanded by industry,” says Sarah Schmitt, project manager in the 5GSensPRO project. The project “5GSensPRO – 5Gbased sensor technology for monitoring in production” was funded by the European Regional Development Fund (ERDF) 2014-2020 (funding code: ERDF 0801636). The 5G Edge Computing Device (right) with vibration sensor, integrated into the BLISK milling process for adaptive control Foto: Fraunhofer IPT Autonom in die Zukunft Entwicklung fahrerloser Regionalzüge Durch selbstfahrende Züge könnte der Schienenverkehr kurzfristig attraktiver gemacht werden. Mit dem Projekt safe.trAIn soll Vertrauen in Künstliche Intelligenz überprüf- und nachweisbar gemacht werden. DKE bringt ihre Expertise mit Normen und Standards ein. Autonom fahrende Verkehrsmittel sind in vielen Bereichen noch Zukunftsmusik. Denn wenn es darum geht, sich fortzubewegen, haben die Menschen ein großes Bedürfnis nach Sicherheit und sind skeptisch, weil ihnen oftmals das Vertrauen in Künstliche Intelligenz – als wichtige Komponenten für das autonome Fahren – fehlt. Auf der anderen Seite bieten Automatisierung und Digitalisierung des Verkehrssektors große Chancen. DKE beteiligt sich mit verschiedenen anderen Partnern aus Wissenschaft und Industrie am Projekt safe.trAIn, bei dem das langfristige Ziel verfolgt wird, auch im Regionalverkehr fahrerlose Züge einzusetzen. Vereinzelt gibt es heute schon Beispiele für komplett autonom fahrende Bahnen. So sind an Flughäfen etwa Skytrains im Einsatz, in Deutschland fahren bereits seit 2008 in Nürnberg U-Bahnen ganz automatisch und in Australien gibt es das erste automatische Schwerlast-Schienennetz der Welt – dort transportieren fahrerlose Züge Erzeugnisse aus Eisenminen hunderte Kilometer durch das Land. Doch Marko Kesic, Projektmanager Mobility beim VDE räumt ein: „Je komplexer das Verkehrsgeschehen, desto schwieriger ist es, Züge ohne Lokführer fahren zu lassen. Regionalzüge verkehren auf offener Strecke, wo Tiere den Verkehr behindern oder Menschen bei Wartungsarbeiten auf den Gleisen unterwegs sein könnten. Am kompliziertesten wäre der Einsatz von autonomen Zügen im Stadtverkehr etwa bei Straßenbahnen.“ Kosteneffizienz und Energieeffizienz steigern Gerade für den Bahnverkehr bieten fahrerlose Züge große Vor tei le. Denn die Bundesregierung hat sich zum Ziel gesetzt, die CO2-Emmissionen im Verkehrssektor bis 2030 um gut 40 Prozent zu senken (im Vergleich zu 2021). Zusätzliche Strecken zu bauen und Gleise zu verlegen ist teuer und dauer t lang. Im automatisier ten Betrieb kann die Effizienz und Attraktivität dagegen kurzfristig gesteigert werden, Bahnen könnten häufiger fahren und es könnten mehr Verbindungen angeboten werden. DKE bringt in das Projekt safe.trAIn, das vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert wird, ihre Erfahrung mit Normen und Standards ein. Die DKE-Experten wollen Prüfmethoden ableiten, anhand derer festgestellt werden kann, ob eine Künstliche Intelligenz vertrauenswürdig ist. Ein automatisierter Betrieb bietet viele Vorteile Foto: Pixabay Continued from Page 1
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